• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권6호
• /
• pp.131-138
• /
• 2010

유비쿼터스 환경이 발전함에 따라 다양한 서비스들이 고객 중심의 서비스로 제공되고 있다. 기존에는 개인 프로파일을 기반으로 한 개인화 서비스의 연구가 진행되어 왔으나 사용자의 선호도를 파악하여 각 사용자에 대한 맞춤형 서비스를 지원하기 위해서는 상당한 데이터와 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개인 프로파일을 통한 맞춤형 서비스가 아닌 사용자의 감정을 분석하여 그에 맞는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자의 감정을 분석하기 위하여 영상 분석과 음성 분석의 두 가지 방식을 사용한다. 이러한 감정 분석 방법을 이용함으로써 제안된 시스템이 홈 네트워크 환경에서 사용자 맞춤 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 구현하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권4호
• /
• pp.18-24
• /
• 2010

모바일 환경은 작은 단말 화면, 제한된 검색 기능으로 인해 보다 정확하고 개인화된 정보 제공이 필요하다. 본 논문은 유용한 정보 제공을 위한 필터링 기법으로 활용되는 추천 시스템 중 협업 필터링을 이용하여 모바일 상에서 사용자의 관심 그룹을 선택적으로 반영하는 추천 시스템을 구성한다. 1차 단계로 사용자의 선호 정보와 인구통계학적 특성을 동시에 고려하여 관심 그룹을 형성하고 2차 단계로 사용자가 관심 그룹의 추천 여부를 스스로 선택하도록 함으로써 최종 추천 리스트를 재구성한다. 이는 지금껏 일방적으로 추천 리스트를 제공하였던 것에서 벗어나 사용자의 선호를 보다 적극적으로 고려한 양방향적 유동적 추천 리스트 제공이 가능해짐을 의미한다. 마지막으로 사용자의 선택 여부에 따른 추천 케이스를 도출하여 iPhone 환경에 적용한 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권3B호
• /
• pp.175-182
• /
• 2007

최근 차세대 이동통신 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 차세대 이동통신 서비스가 기존 서비스와 다른 가장 큰 특징 중 하나는 사용자 개개인에 특화된 개인화 서비스 제공이라는 점이다. 이러한 개인화 서비스는 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 적응화시켜 제공하기 때문에 사용자 프로파일에 대한 관리기술이 매우 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 하지만 기존 사용자 프로파일 관리 기술은 단순히 사용자 관리라는 측면에서만 이루어졌기 때문에 개인화 서비스를 지원하기에는 역부족이다. 특히 서비스 제공업체 별로 분산 관리되는 사용자 프로파일은 차세대 이동통신 서비스를 지원하는데 많은 어려운 점이 예상된다. 따라서 개인화 서비스를 효과적으로 지원하고 통합적으로 프로파일을 관리할 수 있는 새로운 프로파일 관리 기술이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 프로파일을 통합 관리할 수 있는 프로파일 서비스 제공자 시스템을 제안하고, 개인화 서비스를 지원하기 위한 프로파일 관리 기술의 요구사항을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.475-486
• /
• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.53-59
• /
• 2007

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.389-395
• /
• 2013

최근 SNS를 활용한 소셜커머스를 통해 식음료 쿠폰의 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 소셜커머스 상에서 식음료 쿠폰을 구매하여 사용할 경우 원하는 상품을 할인된 가격으로 이용할 수 있으나, 쿠폰 구입 시 매장의 위치, 이용 가능 기간 및 시간, 할인율 등을 구매자가 직접 비교하여 선택해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 위치 및 시간과 구매 이력 등의 상황정보를 고려하여 사용자에게 적합한 소셜커머스 상의 식음료 쿠폰을 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 사용자의 상황 인지 및 지속적인 사용자 성향 반영을 위해 베이지안 네트워크 기반의 쿠폰 추천 방법을 제안한다. 또한 사용자가 선호하는 쿠폰 선택 기준에 대한 개인화된 가중치를 반영하기 위해 AHP를 이용하여 선호도의 가중치를 측정하고 분류를 수행한다. 시스템의 효율성을 검증을 하기 위해 12명의 학생을 대상으로 1개월간 20회에 걸쳐 실험을 수행하였으며 그 결과 80%의 추천 만족도를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.427-433
• /
• 2017

모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제49권2호
• /
• pp.27-49
• /
• 2015

The purpose of this study is to suggest an appropriate index for evaluating preferences of Web contents by examining the h-index and its variants. It focuses on how successfully each index represents relative user preference towards topical subjects. Based on data obtained from a popular IT blog (engadget.com), subject values of the h-index and its variants were calculated using 53 subject categories, article counts and the 'Likes' counts aggregated in each category. These values were compared through critical analysis of the indices and Spearman rank correlation analysis. A PFNet (Pathfinder Network) of subjects weighted by $h_T$ values was drawn and cluster analysis was conducted. Based on the four criteria suggested for the evaluation of Web contents, we concluded that the $h_T$-index is a relatively appropriate tool for the Web contents preference evaluation. The $h_T$-index was applied to visually represent the relative weight (topic preference by user 'Likes' count) for each subject category of the real online contents after suggesting the relative appropriateness of the $h_T$-index. Applying scientometric indicators to Web information could provide new insights into, and potential methods for, Web contents evaluation. In addition, information on the focus of users' attention would help online informants to plan more effective content strategies. The study tries to expand the application area of the h-type indices to non-academic online environments. The research procedure enables examination of the appropriateness of the index and highlights considerations for applying the indicators to Web contents.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.119-130
• /
• 2013

본 연구의 목적은 최근 중국 게임시장에서 인기 있는 온라인게임의 전통예술 표현 특징을 분석하는 것이다. 전통 중국문화의 미적 특징에 대한 플레이어의 심리 선호도를 반영하는 MMORPG 캐릭터를 디자인함으로써 플레이어가 게임을 즐기는 동시에 시각적 만족감을 느낄 수 있도록 하는 것이다. 최근 전통문화를 배경으로 제작한 중국 온라인게임은 많은 플레이어들에게 인기를 끌고 있지만, 외국게임업계의 중국 게임시장 진입에 따라 더욱 다원화된 방식으로 진행되고 있다. 이러한 현재의 중국 온라인 게임 환경을 고려하여 중국 MMORPG 중에서 고유한 전통예술 표현을 활용하는 전통 신화 무협 게임을 선택하고, 개인 플레이어를 반영하는 이상적인 캐릭터 조작이나 사회성 등을 분석하여 전통인물의 형태, 복식, 색, 주거환경을 반영한 표현기법, 캐릭터의 이상적인 형태나 전통 신화의 제한된 주제의 재구성, 캐릭터의 독창성이나 개성이 강조된 집합체 캐릭터 특징을 파악하였다. 중국 MMORPG 역사가 길지 않지만 이러한 연구를 통해 중국의 전통 문화 예술과 관련된 신화 무협 MMORPG의 정체성을 파악하고 플레이어로 하여금 더욱 효과적인 온라인게임의 이해와 만족감을 증가시킬 수 있으리라 본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권9호
• /
• pp.901-911
• /
• 2005

인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.